网易汽车4月26日报道 “我们正站在从‘无人驾驶’迈向‘物理AI’的历史拐点上。世界模型
“我们正站在从‘无人驾驶’迈向‘物理AI’的历史拐点上。世界模型+强化学习是链接数字与物理世界的核心桥梁，也是通往通用物理AI的必经之路。”4月24日，北京车展首日，轻舟智航举办主题为《Quest with AI，Craft the future——物理AI，轻舟已至》的发布会。轻舟联合创始人、董事长兼CEO于骞博士正式发布轻舟物理AI模型，并宣布公司战略重心从“无人驾驶”全面升级至更广阔的“通用物理AI”。
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这场发布会信息量十足：基于“世界模型+强化学习”统一架构的物理AI模型重磅亮相，云端与车端双引擎首次完整发布；超500TOPS算力的“轻舟乘风MAX”极致城市NOA方案同步推出；L4级Robotaxi与Robovan的最新进展也得以披露。可以说，轻舟智航在北京车展完成了从自动驾驶迈向通用物理AI的关键一跃。
未来十年的技术竞争焦点在哪里？于骞给出了清晰的判断：“过去十年，数字世界AI取得了突飞猛进的进展，甚至在某些领域达到了通用人工智能的水平。而未来十年，将是物理世界AI的时代。我们将见证技术从无人驾驶，迈向更具想象力和碘伏性的通用物理AI。”
关键在于如何连接两个世界。于骞做了一个生动的对比：在数字棋盘上，AI早已能击败人类顶尖棋手；但在真实的物理道路上，AI的驾驶能力还无法完全媲美经验丰富的人类司机。这中间的差距，恰恰说明了物理世界AI的巨大潜力与挑战。而自动驾驶，正是连接数字智能与物理世界的绝佳“窗口”。
轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO 于骞博士
那么，推开物理AI大门的钥匙是什么？于骞的答案是：“世界模型+强化学习”。道理其实很直观：AI之所以能在围棋上战胜人类，是因为它能在虚拟棋盘上进行近乎无限的自我博弈，用海量算力寻找最优解。但物理世界的训练完全不同——需要真实的车辆、漫长的路测，迭代成本高、速度慢。
“世界模型和强化学习，就是连接数字世界与物理世界的那座关键桥梁。”于骞解释道，“它让我们得以在数字世界中完成近乎无穷尽的训练，再将习得的能力安全、高效地迁移到物理世界的车辆上。这不仅仅是一次算法升级，更是一次研发范式的根本性转移。”
发布会上，轻舟首次系统性地披露了其物理AI模型的完整架构。
轻舟物理AI模型架构
在云端侧，模型的核心是基于运动模拟的世界模型升级版，它集成了三大核心能力：高可控视频生成、零样本生成引擎以及低成本闭环仿真。这套系统被形象地称为“轻舟AI超级工厂的核心引擎”——它能够通过自然语言指令，一键生成极端天气、逆行电瓶车、行人“鬼探头”等罕见的长尾危险场景，让AI在仿真环境中提前经历并学会处理这些日常路测中难以遇到的极端情况。
在车端侧，轻舟推出了采用“世界模型+强化学习”统一架构的“世界行为模型”。该模型以在线世界模型为骨干，融合了视觉语言大模型与强化学习算法，实现了从环境感知到驾驶决策的全链路模型化打通。
“基于这套物理AI模型，我们将带来三大核心能力的显著升级：环境推理更强、行为决策更优、场景泛化更广。”于骞总结道。
再前沿的技术，最终也要落地为产品体验。发布会上，轻舟正式推出了“轻舟乘风MAX”辅助驾驶解决方案。其目标是在超500TOPS的车端算力平台上，实现基于世界模型+强化学习架构的极致城市NOA体验。
乘风MAX：用超500TOPS对标上千TOPS体验
于骞特别阐述了轻舟智驾产品的核心理念：“我们不卷参数，卷体验。不卷噱头，卷真实的用户价值。”他抛出一个直击本质的问题：“消费者花几千甚至上万元选装一套智驾系统，到底买到了什么？是更炫酷的界面，还是每次上车都需要重新学习一遍的复杂操作？”答案显然是否定的。用户购买的从来不是技术本身，而是技术带来的实际价值。
一个值得关注的方向是保险。于骞提到：“既然我们的智驾系统能做到平均50万公里才发生一次AEB误触发，既然它能帮助用户提前刹停、避免刮蹭，那它是不是客观上更安全？如果确实更安全，那么用户的车辆保费是不是应该相应降低？”在他看来，能否创造这样的社会价值，才是衡量智驾技术成功与否的真实尺度。
轻舟乘风智驾：不卷参数、卷体验、卷真实用户价值
具体到能力上，轻舟乘风MAX方案能够精准预判交通参与者的意图，从容应对复杂的路权博弈，并妥善处理各类长尾难题。在城中村窄路、无保护左转等困难场景下，系统可以精准识别行人意图，进行动态博弈决策，表现出更接近人类老司机的“防御性驾驶本能”，从而全面提升城市NOA的通行效率与安全上限。
这套系统的底气，来源于规模量产的验证与深厚的安全积累。数据显示，截至目前，轻舟乘风辅助驾驶系统已搭载于25款量产车型，预计到2026年新增车型将超过50款。在至关重要的安全维度，其AEB误触发率已低至每50万公里少于1次，远优于行业平均水平，估算每年能帮助用户避免约14.6万次潜在事故。“实打实的规模落地，既是用户对我们的信任，也为我们构建规模化数据闭环提供了最强入口，充分验证了轻舟技术的成熟与可靠。”于骞表示。
关于行业最关心的Robotaxi落地路径，于骞分享了轻舟的独特见解。他对比了Waymo和特斯拉代表的两条主流技术路线：前者采用高精度传感器与严格地理围栏，稳妥但成本高昂；后者依赖纯视觉和影子模式，成本可控但向完全无人驾驶跨越时风险较大。轻舟的选择则指向第三条路——“用更强的大脑，而非仅仅依赖传感器的堆叠”。
“人类驾驶员在开车时也存在大量视觉盲区，但我们依然能够安全驾驶，依靠的正是强大的认知与预判能力。”于骞说，“因此，我们强调通过打造更强的AI‘大脑’来实现更高级别的驾驶能力。当然，必要的传感器冗余是安全保障的基础，但核心始终是建立更智能、更强大的AI决策系统。”
于骞透露，轻舟的Robotaxi方案将完全基于量产车的配置进行开发，“从外观上看，它与普通量产车没有任何差别，但内在的‘大脑’更强”。在商业化节奏上，他持审慎乐观的态度：“这个行业经不起重大事故的打击，一次事故就可能对全局产生不利影响。因此，我们宁可选择小步快跑、稳健推进，也绝不为了噱头而过于激进。”
还有一个值得注意的判断：于骞认为，Robotaxi在海外市场可能比在国内落地更快。这主要是由于国内道路交通环境更为复杂，且人力成本结构也存在差异。
面对“无人物流赛道已经相当拥挤，轻舟为何还要进入”的疑问，于骞给出了清晰的行业判断：“这个市场其实才刚刚起步，远未达到大规模普及的阶段。无人物流行业要真正实现大规模、健康的发展，必须经历大规模量产的经验积累，需要稳定可靠、满足车规级要求的产品作为根基。”他指出，当前无人物流车市场，所谓的大规模也仅仅是万辆级别，在车辆的稳定性、可靠性、安全性方面仍有极大的提升空间。
“轻舟的机会恰恰在于，我们可以将乘用车领域大规模量产所积累的成熟经验，特别是安全、稳定、可靠的产品化能力，复用到物流领域，从而助力整个行业提升运营效率、筑牢安全底线。”在于骞看来，进入2026年，无人物流领域的竞争，拼的已不只是落地速度，更是运营服务、综合性能、整体降本能力，以及最根本的安全底线与可持续运营能力。
发布会的压轴环节，于骞宣布了轻舟使命与愿景的全新升级。全新的公司使命定为：以安全和向善的智能，创造更美好的生活。全新的公司愿景则是：成为全球领先的通用物理AI公司。
“七年前我们创立轻舟时，使命是‘将无人驾驶带进现实’。走到今天，我们非常清晰地看到：我们正站在从‘无人驾驶’迈向‘通用物理AI’的历史性战略转折点。”于骞回顾道。
同时，他特别澄清：“我们绝不是不再做无人驾驶了。恰恰相反，无人驾驶是我们通往通用物理AI最重要的基石和第一步。如果连无人驾驶都做不到，就更谈不上实现通用物理AI。”
全新使命中强调“向善”，背后有着更深层的思考。“我们相信，未来AI的智能可能在很多维度上超越人类——但人类独有的好奇心、同理心以及对生命的尊重，是技术无法替代的。我们发展AI技术，不是为了智能而智能，根本目的是为了让AI更好地服务于人类，增进社会福祉。”
“一家立志要存在至少20年的公司，不可能一成不变，必须拥有不断革新自我的勇气。”于骞总结道，“这次战略与使命的升级，正是为轻舟的下一个七年，乃至更长远的下下个七年，指明前进的方向。”
据悉，在发布会举办的同时，轻舟的测试车辆也正在德国慕尼黑、法国巴黎等欧洲地区进行道路测试。从中国到欧洲，从自动驾驶到通用物理AI，轻舟智航正在将技术的边界与商业的想象，推向更远的地方。
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